[发明专利]岩体结构面粗糙度统计样本数确定方法

说明书

一种基于变异系数级比分析的岩体结构面粗糙度统计样本数确定方法，各组数据平均值相同的情况下，一般用标准差表达数据离散程度，但由于各组结构面粗糙度系数的平均值并不完全相同，因此采用标准差与平均数的比值，即变异系数来表达，记为CV，可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响；级比分析可以简明地反映数据间的离散程度以及相邻数据的波动情况。计算出不同样本数量所对应的变异系数CV，当变异系数CV趋于稳定时说明样本数量已经足够，满足对计算结果精度的要求；基于级比分析方法分析每组变异系数，计算得到相应级比系数。本发明适用于确定不同试样尺寸的最小样本数，适合工程应用且简便高效。

技术领域

本发明属于工程技术领域，涉及一种基于变异系数级比分析的岩体结构面粗糙度统计样本数确定方法，特别是本发明提出的结构面粗糙度系数变异系数级比分析，颠覆了传统确定结构面粗糙度统计测量样本数的方法，解决了以往在采集样本时难以确定所需有效样本数的问题，确保了JRC测量结果的可靠性。

背景技术

结构面是岩体中的薄弱环节，是具有一定形态而且普遍存在的地质构造迹象。通过对岩体结构面粗糙度的统计测量，全面了解岩体结构面粗糙度的性质与特征。本发明主要应用于确定满足岩体结构面粗糙度统计测量的最小样本数，为岩体结构面粗糙度统计测量提供科学依据。

统计学上，样本数不足，将会影响测量结果的代表性。结构面粗糙度统计测量样本数不足，会影响到结构面粗糙度系数的取值，进而影响到岩体结构面稳定性的评价。人们在研究计算JRC时，为确定样本数，往往采用经验取值的方法，一些代表性的研究如下：

杜时贵(2006)在部分出露岩体表面，分别测量了取样长度为10cm的多个测段，计算了每个测段的轮廓曲线的起伏度以及粗糙度系数，建立尺寸效应分形模型，预测了大尺寸岩体结构面的粗糙度系数。但专利中并没有提及测段数量的确定。

李彦荣(2015)利用三维激光扫描仪获得岩体结构面形貌数据后，尽可能多的排布在三维坐标中的点转化到平面坐标中形成曲线，综合确定该曲线所对应的结构面粗糙度系数。提出了利用计算机尽可能多地取值。

雍睿(2015)根据结构面轮廓线定向测量结果，采用Barton直边法简明公式计算系列试样的粗糙度系数，但在进行系列试样粗糙度计算时并没有提及样本数量的确定方法。

杜时贵(2016)提取结构面轮廓线坐标数据通过傅里叶级数计算近似拟合值，得到均方差后，计算最低阶次，依据频率关系得到最大采样间距进而推测建议采样精度。专利主要提及轮廓曲线的采样精度，对统计样本数量并没有提出说明。

马成荣(2017)利用分形维数D得到不同采样间距下的结构面轮廓线的变化规律，选用最优采样间距较为准确的利用分形维数来描述岩体结构面粗糙度，采样过程共涉及n个样本，由采样间距确定样本数。

以上研究，尚没有明确到JRC所需的准确样本数，更没有针对不同的采样长度，在误差允许范围内确定的采样数量的具体方法。实际操作过程中，考虑到岩体表面起伏的复杂性，人们往往在采样过程中通过尽可能多的采集样本来确保计算结果的可靠性。但是，在室内实验中发现随着样本数量的增加，计算结果的差距逐渐减小，统计精度提高不明显，采集样本数过大导致了大量人力、物力的浪费。因此，迫切需要提出一种能满足工程需求的岩体结构面粗糙度统计样本数定量化确定方法。

发明内容

为了克服已有岩体结构面粗糙度统计样本数定量化确定方法无法满足工程需求的不足，为了保证岩体结构面粗糙度系数统计结果的精确性，要保证分析样本的数量足够大，但样本数量过大随之而来的问题是测量和计算量的增加，且花费大量的时间和精力。本发明提出针对在样本数量足够能保证统计结果精度的前提下确定所需样本的最小数量的方法，该发明适用于确定不同试样尺寸的最小样本数确定，适合工程应用且简便高效。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于变异系数级比分析的岩体结构面粗糙度统计样本数确定方法，包括以下步骤：